考慮用電優(yōu)質(zhì)系數(shù)的微電網(wǎng)分段混合策略優(yōu)化調(diào)度

程江洲， 阮曾成， 張赟寧， 王勁峰， 朱 偲

（1.三峽大學(xué) 電氣與新能源學(xué)院， 湖北 宜昌 443002； 2.三峽大學(xué) 湖北省微電網(wǎng)工程技術(shù)研究中心， 湖北宜昌 443002）

0 引言

含大量可再生能源的微電網(wǎng)因其多時間尺度間歇性特點(diǎn)影響了電網(wǎng)運(yùn)行安全[1]～[3]。為保證微電網(wǎng)的安全性、可靠性，微電網(wǎng)系統(tǒng)的優(yōu)化配置和經(jīng)濟(jì)調(diào)度成為研究熱點(diǎn)[4]，[5]。

在微電網(wǎng)經(jīng)濟(jì)優(yōu)化調(diào)度方面，大量研究注重于可控負(fù)荷的管理調(diào)控。 文獻(xiàn)[6]，[7]分別研究可中斷負(fù)荷分級削減需求側(cè)協(xié)同模型和作為微網(wǎng)自治的響應(yīng)策略。 文獻(xiàn)[8]提出可控負(fù)荷補(bǔ)償代價模型， 以微網(wǎng)運(yùn)行成本最低建立聯(lián)合調(diào)度模式。文獻(xiàn)[9]提出了基于價格激勵與可控負(fù)荷的優(yōu)化運(yùn)行模型，減少用戶側(cè)成本。 上述研究對可控負(fù)荷的調(diào)度策略單一，未考慮將并網(wǎng)型微電網(wǎng)中大量可再生能源出力特性與可控負(fù)荷調(diào)控方法聯(lián)系。 此外，可控負(fù)荷的調(diào)控必然會影響到用戶的生活習(xí)慣。 因此，亟需一種綜合指標(biāo)評價用戶參與響應(yīng)的用電感受，以更好發(fā)揮可再生能源接入微網(wǎng)的優(yōu)勢。 針對用戶用電感受的研究多集中在經(jīng)濟(jì)性和舒適性[10]～[12]，未考慮可控負(fù)荷調(diào)控過程中可能會引起的電壓偏移等問題。 當(dāng)電壓出現(xiàn)偏移時，設(shè)備處在非正常運(yùn)行狀態(tài)，嚴(yán)重時會造成設(shè)備的損壞，導(dǎo)致用戶滿意度降低[13]。

針對上述問題，本文結(jié)合分時電價，將可控負(fù)荷的時段特性與大量光伏的出力特性相結(jié)合，提出一種PVP&LS 分段混合調(diào)度策略，以棄光率最小和系統(tǒng)運(yùn)行經(jīng)濟(jì)性最好為目的， 建立了以用戶用電經(jīng)濟(jì)系數(shù)、 舒適系數(shù)和供電可靠系數(shù)為主的用電優(yōu)質(zhì)系數(shù)模型。該模型考慮用戶用電感受，既防止為過度追求微電網(wǎng)運(yùn)行經(jīng)濟(jì)性而對需求側(cè)調(diào)控不合理，又能促進(jìn)用戶積極參與需求側(cè)調(diào)度。最后制定了最優(yōu)需求側(cè)調(diào)度計(jì)劃， 通過自適應(yīng)遺傳算法驗(yàn)證了模型的有效性和合理性。

1 并網(wǎng)型微電網(wǎng)模型

1.1 并網(wǎng)型微電網(wǎng)結(jié)構(gòu)圖

本文以光伏陣列、風(fēng)力發(fā)電、柴油發(fā)電機(jī)組、儲能系統(tǒng)等組成的微電網(wǎng)為研究對象， 并網(wǎng)型微電網(wǎng)結(jié)構(gòu)如圖1 所示。

圖1 并網(wǎng)型微電網(wǎng)結(jié)構(gòu)圖Fig.1 Structure of grid-connected microgrid

光伏發(fā)電單元默認(rèn)光伏工作在最大功率跟蹤狀態(tài)（MPPT），發(fā)電高峰期向負(fù)荷供電和向電網(wǎng)售電；非高峰期對儲能系統(tǒng)充電或向電網(wǎng)售電而獲利。 根據(jù)電網(wǎng)與用戶協(xié)議，統(tǒng)計(jì)可控負(fù)荷種類與電量。

1.2 負(fù)荷模型

將用電負(fù)荷分為兩類：固定負(fù)荷和可轉(zhuǎn)移負(fù)荷。 對不同類型的負(fù)荷采取不同的調(diào)度方法并給予一定的電費(fèi)補(bǔ)貼，以期鼓勵用戶積極參與調(diào)度策略，提高終端用電效率、降低發(fā)電成本。

固定負(fù)荷也稱重要負(fù)荷，不參與用電側(cè)管理，固定負(fù)荷模型為

式中：Si（t）為t 時段第i 種固定負(fù)荷的工作狀態(tài)，0 或1 表示關(guān)閉或開啟；M 為固定負(fù)荷的個數(shù)；Pbasic，i（t）為t 時段第i 種固定負(fù)荷的預(yù)測功率。

可轉(zhuǎn)移負(fù)荷的運(yùn)行時間可以改變，但是負(fù)荷的形狀和總量無法改變[14]。 可轉(zhuǎn)移負(fù)荷從低級向高級逐級轉(zhuǎn)移且有不同補(bǔ)貼，微電網(wǎng)支付二等負(fù)荷0.6 元/（kW·h）、三等負(fù)荷0.15 元/（kW·h）。 可轉(zhuǎn)移負(fù)荷模型為

式中：Lin（t）， Lout（t）為t 時段轉(zhuǎn)入、轉(zhuǎn)出負(fù)荷量；Sinn（t），Soutn（t）為t 時段轉(zhuǎn)入、轉(zhuǎn)出單元數(shù)；N1為可轉(zhuǎn)移負(fù)荷種類總數(shù)；N2為供電持續(xù)時間大于一個調(diào)度時段的可轉(zhuǎn)移負(fù)荷種類總數(shù)；P1，n為第n 類可轉(zhuǎn)移負(fù)荷在1 h 內(nèi)的功率；P(1+h），n為第n 類可轉(zhuǎn)移負(fù)荷在其持續(xù)供電時間內(nèi)第h+1 時段的功率；Sinn（t-h），Soutn（t-h）為h+1 時段轉(zhuǎn)入、轉(zhuǎn)出第n 類負(fù)荷種類數(shù)；hmax為最大持續(xù)供電小時數(shù)，hmax≥2。

2 考慮用電優(yōu)質(zhì)系數(shù)的微電網(wǎng)日前優(yōu)化調(diào)度模型

2.1 用電優(yōu)質(zhì)系數(shù)

在微電網(wǎng)對負(fù)荷調(diào)控時，如忽視用戶感受，優(yōu)化結(jié)果可能會損害用戶利益，不利于需求側(cè)的管理以及后期工作的開展。 因此，本文針對現(xiàn)有模型的不足，提出改進(jìn)的用電優(yōu)質(zhì)系數(shù)模型，從用戶角度評價微網(wǎng)運(yùn)行的經(jīng)濟(jì)性、舒適性及供電可靠性等指標(biāo)。 這不僅體現(xiàn)電力服務(wù)業(yè)的宗旨，還能促進(jìn)更多用戶參與需求側(cè)響應(yīng)，形成良性循環(huán)。

2.1.1 經(jīng)濟(jì)系數(shù)

以優(yōu)化后用戶的電費(fèi)支出減少量與優(yōu)化前的電費(fèi)支出之比作為經(jīng)濟(jì)系數(shù)Ceco，其模型為

式中：p（t）為t 時段的用電電價；q1（t），q（t）分別為優(yōu)化后、優(yōu)化前t 時段用電量；Q（t）為t 時段用戶電費(fèi)補(bǔ)貼；Lout2（t），Lout3（t）分別為t 時段二、三等負(fù)荷轉(zhuǎn)出量；P2，P3分別為二、 三等負(fù)荷轉(zhuǎn)移電費(fèi)補(bǔ)貼。

2.1.2 舒適系數(shù)

舒適系數(shù)Ccom通過3 個重要因素來表征：轉(zhuǎn)移電量比、 時間跨度和負(fù)荷優(yōu)先級。 轉(zhuǎn)移電量比C1com以時間為尺度，根據(jù)優(yōu)化前后負(fù)荷差值作比而得，優(yōu)化前為舒適系數(shù)最高的用電方式[10]。時間跨度和負(fù)荷優(yōu)先級C2com以可轉(zhuǎn)移負(fù)荷個數(shù)為尺度， 根據(jù)優(yōu)化前后可轉(zhuǎn)移負(fù)荷供電時間間隔及可轉(zhuǎn)移負(fù)荷等級優(yōu)先情況考慮。 等級越高的負(fù)荷轉(zhuǎn)移時間間隔越短，用戶的舒適性越高。

舒適系數(shù)模型為

2.1.3 供電可靠系數(shù)

供電的平均電能質(zhì)量， 將統(tǒng)計(jì)區(qū)域內(nèi)選取節(jié)點(diǎn)的電壓有效值與額定電壓做差， 并將在時間和空間內(nèi)求均值得到的電壓偏差度來表示微電網(wǎng)的供電可靠系數(shù)。 電壓偏差度Cvol表達(dá)式為

式中：δUn（t）為電壓偏差；N 為一個周期內(nèi)的采樣點(diǎn)數(shù)，該系統(tǒng)工頻每周波采樣點(diǎn)數(shù)為128 點(diǎn)；T 為一個調(diào)度周期24 h；Ure為k 時刻的運(yùn)行電壓；Un為系統(tǒng)標(biāo)稱電壓。

2.2 微電網(wǎng)日前優(yōu)化調(diào)度模型

2.2.1 目標(biāo)函數(shù)

本文采用日前調(diào)度模型， 目標(biāo)函數(shù)一為微網(wǎng)日發(fā)電成本F，其表達(dá)式為[15]

式中：F 為微電網(wǎng)系統(tǒng)的運(yùn)行總成本；N 為微網(wǎng)中分布式電源的數(shù)量；FiPi（t）為分布式電源i 每小時的燃料成本；OMiPi（t）為分布式電源i 每小時的運(yùn)維成本；PEt，SEt為微電網(wǎng)在時段t 向大電網(wǎng)的購、售電成本。

各時段的購售電價如表1 所示。

表1 時段購售電價表Table 1 Time purchase and sale price list

目標(biāo)函數(shù)二為用電優(yōu)質(zhì)系數(shù)Cqua。 用電優(yōu)質(zhì)系數(shù)反映了用戶對該調(diào)度方式的滿意程度和為了達(dá)到更高的社會滿意度， 電網(wǎng)本身良好的服務(wù)態(tài)度。 基于線性加權(quán)和法的模型為

根據(jù)一致矩陣法得知經(jīng)濟(jì)系數(shù)、舒適系數(shù)、供電可靠系數(shù)的重要性比值為7∶1.5∶1， 由層次分析法可得經(jīng)濟(jì)系數(shù)權(quán)重為0.737， 舒適系數(shù)權(quán)重為0.158，供電可靠系數(shù)權(quán)重為0.105。

為實(shí)現(xiàn)上述多目標(biāo)綜合最優(yōu)， 防止在求解過程中出現(xiàn)劣解以及因目標(biāo)函數(shù)量綱不統(tǒng)一而無法比較的情況， 本文采用平移伸縮法的極值化方法以縮小數(shù)量級差異[16]，采用線性加權(quán)和法將多目標(biāo)優(yōu)化轉(zhuǎn)化為單目標(biāo)優(yōu)化[17]，處理結(jié)果為

式中：Fmin為最低發(fā)電成本；Fmax為最高發(fā)電成本；ω1，ω2分別為兩目標(biāo)函數(shù)的權(quán)重系數(shù)。

2.2.2 約束條件

①微電源的運(yùn)行須滿足其發(fā)電能力約束[15]，即：式中：Pi為微電源的實(shí)際輸出功率；Pimin， Pimax分別為其上下限。

②微電網(wǎng)系統(tǒng)中，電力系統(tǒng)功率要達(dá)到平衡：

心律失常性心肌病是指因心動過速、心動過緩、節(jié)律不規(guī)整及心臟收縮不同步等心律失常引起的左室結(jié)構(gòu)或功能受損，經(jīng)控制心室率或轉(zhuǎn)復(fù)心律后，心臟功能大多可以逆轉(zhuǎn)的一組心肌病。心律失常性心肌病又分為快速性和緩慢性兩種，前者由房顫、房撲、陣發(fā)性室上速、室速等快速性心律失常引起。由于該類心肌病與擴(kuò)張型心肌病的臨床表現(xiàn)極為相似，因此臨床上極易混淆。現(xiàn)就該病的發(fā)病機(jī)制進(jìn)行闡述，以提高臨床醫(yī)師對該類疾病的認(rèn)識。

式中：L 為系統(tǒng)總負(fù)荷；Ploss為系統(tǒng)總網(wǎng)損。

③微電網(wǎng)向大電網(wǎng)的售電不可能超過微電網(wǎng)的總輸出功率：

式中：Psold為微電網(wǎng)在該時段向大電網(wǎng)的售電量。

④可控機(jī)組爬坡約束[18]：

式中：Δt 為調(diào)度時段長度；Rid,Riu分別是機(jī)組i 向上、向下爬坡速率。

⑤需求側(cè)響應(yīng)每小時負(fù)荷量小于當(dāng)?shù)刈儔浩鲗?shí)際輸出有功功率：

式中：PT為變壓器額定容量；η 為變壓器效率；cosφ 為功率因數(shù)。

3 PVP&LS 分段混合調(diào)度策略及求解

目前，通過需求側(cè)響應(yīng)引導(dǎo)負(fù)荷貼近光伏出力，從而減少儲能系統(tǒng)配備，這對可控負(fù)荷調(diào)控程度過大[19]，完全忽視了用電舒適性，未考慮到當(dāng)?shù)刈儔浩魅萘科ヅ鋯栴}，不利于后期微電網(wǎng)工程的擴(kuò)建。 通過轉(zhuǎn)移高峰期負(fù)荷至低谷期的調(diào)度方式對微網(wǎng)優(yōu)化調(diào)度具有普遍性，但未能充分發(fā)掘大量光伏出力的微網(wǎng)的特性。 本文將兩種策略優(yōu)化結(jié)合，分為預(yù)測光伏發(fā)電量大于預(yù)測負(fù)荷量和預(yù)測光伏發(fā)電量小于預(yù)測負(fù)荷量兩種情況。PVP&LS 分段混合調(diào)度策略不僅滿足常規(guī)調(diào)度策略平衡實(shí)時功率和保證供電可靠性的功能，而且明顯提高光伏消納能力，減少儲能配置，進(jìn)一步提高用電優(yōu)質(zhì)系數(shù)和系統(tǒng)運(yùn)行經(jīng)濟(jì)性。

3.1 PVP&LS 分段混合調(diào)度策略

（1）PVP 策略

當(dāng)預(yù)測光伏發(fā)電量大于預(yù)測負(fù)荷量，即PPV（t）>q（t）時，采用PVP 策略。 PVP 策略使得晚高峰部分可控負(fù)荷能轉(zhuǎn)移到午間而非夜間低谷期，減小部分可控負(fù)荷被轉(zhuǎn)移時間跨度，提高用電舒適系數(shù)和可再生能源消納能力。 PVP 策略模型為

PVP 策略以棄光率、微網(wǎng)運(yùn)行成本最小化和用電優(yōu)質(zhì)系數(shù)最大化為目標(biāo)進(jìn)行優(yōu)化。 該調(diào)度策略中，光伏出力供給負(fù)荷和上網(wǎng)，不參與儲能，旨在變壓器電負(fù)荷范圍內(nèi)充分利用可再生能源，減少儲能系統(tǒng)的配置，增大微網(wǎng)發(fā)電的經(jīng)濟(jì)性，符合國家電網(wǎng)對新能源消納“雙升雙降”的要求。

（2）LS 策略

當(dāng)預(yù)測光伏發(fā)電量小于預(yù)測負(fù)荷量，即PPV（t）

式中：Lafter（t）為優(yōu)化后的負(fù)荷曲線；LPVP（t），LLS（t）分別為PVP 策略和LS 策略理想曲線；Lori（t）為t時段優(yōu)化前的預(yù)測負(fù)荷曲線；TPVP（t），TLS（t） 分別為參與PVP 調(diào)度和LS 調(diào)度的周期數(shù)。

LS 策略以用電優(yōu)質(zhì)系數(shù)最大化和微網(wǎng)運(yùn)行成本最小化為目標(biāo)進(jìn)行移峰填谷， 有利于實(shí)現(xiàn)實(shí)時功率平衡，避免某時段發(fā)電量不足的問題，并減緩?fù)砀叻迤谧儔浩髫?fù)擔(dān)。

PVP&LS 分段混合調(diào)度策略流程圖如圖2。

圖2 PVP&LS 混合負(fù)荷平移策略流程圖Fig.2 Flowchart of PVP & LS hybrid load shifting strategy

3.2 自適應(yīng)遺傳算法求解

遺傳算法是模仿自然遺傳進(jìn)化過程中優(yōu)勝劣汰原則的全局優(yōu)化技術(shù)，它是一種概率優(yōu)化方法，通過選擇、交叉和變異等運(yùn)算得到最優(yōu)解[20]，[21]。本文采用自適應(yīng)遺傳算法， 因其交叉變異概率可自適應(yīng)調(diào)整，能夠有效提高收斂精度和速度，自適應(yīng)交叉概率Pc、變異概率Pm模型為

式中：fmax為種群最大的適應(yīng)度；f′為兩個相交個體的較大適應(yīng)度；favg為種群中的平均適應(yīng)度；f 為種群變化的適應(yīng)度值；k1，k2，k3，k4的取值為0～1。

圖3 為自適應(yīng)算法的運(yùn)算流程圖。

圖3 自適應(yīng)遺傳算法流程圖Fig.3 Flow chart of adaptive genetic algorithm

4 算例分析

4.1 場景設(shè)置

本文以某地區(qū)并網(wǎng)型交流微電網(wǎng)進(jìn)行分析，全天負(fù)荷總需求量有1 836.94 kW·h，其中，固定負(fù)荷量有1 711.94 kW·h，可轉(zhuǎn)移負(fù)荷有125 kW·h。光伏裝機(jī)容量為120 kW， 蓄電池SOC 設(shè)定為[0.4，0.8]，本文用Matlab 對模型求解。算例調(diào)度周期為24 h，單位時間間隔為1 h，微網(wǎng)各設(shè)備單元參數(shù)如表2 所示。

表2 設(shè)備單元參數(shù)Table 2 Equipment unit parameters

4.2 仿真結(jié)果分析

情景一：以微網(wǎng)運(yùn)行經(jīng)濟(jì)性為優(yōu)化目標(biāo)。

圖4 微網(wǎng)經(jīng)濟(jì)性優(yōu)化負(fù)荷曲線圖Fig.4 Economic optimization load curve

調(diào)度結(jié)果如圖4 所示。由圖4 可知，僅考慮經(jīng)濟(jì)性時， 需求側(cè)不響應(yīng)， 因此舒適系數(shù)最高，為1.0。 作為對比情景，調(diào)度結(jié)果主要包括柴油機(jī)出力情況、大電網(wǎng)購售電情況和儲能系統(tǒng)充放電功率。凌晨時段，光伏、風(fēng)機(jī)等出力弱，主要由儲能系統(tǒng)、柴油機(jī)和大電網(wǎng)滿足供電需求；午時段，由于光伏出力多，售電電價最高，在滿足自身用電需求前提下，將剩余電量出售大電網(wǎng)；晚高峰時段，微網(wǎng)自身負(fù)荷需求大，先以儲能系統(tǒng)和柴油機(jī)供電，供電不足時在以高價向大電網(wǎng)購電，運(yùn)行效益差，且變壓器負(fù)擔(dān)重。 翌日運(yùn)行成本為4 564.7 元。

情景二： 以用電優(yōu)質(zhì)系數(shù)和微網(wǎng)運(yùn)行經(jīng)濟(jì)性為優(yōu)化目標(biāo)。

調(diào)度結(jié)果如圖5 所示。

圖5 移峰填谷調(diào)度負(fù)荷曲線圖Fig.5 Load shifting strategy load curve

由圖5 可知，因需求側(cè)積極響應(yīng)，負(fù)荷峰值從120.16 kW 下降到98.27 kW， 負(fù)荷谷值從41.47 kW 上升到55.94 kW， 峰谷差率較情景一明顯下降了22.4%。凌晨時段，以低價從大電網(wǎng)購電供給優(yōu)化后增加的負(fù)荷需求， 分擔(dān)了高峰期的高價購電壓力；午時段正值光伏出力高峰期，在滿足自身需求的情況下， 微網(wǎng)以高價向大電網(wǎng)賣電和向儲能系統(tǒng)充電，經(jīng)濟(jì)效益提升，但對儲能系統(tǒng)的配置要求高，且存在儲能系統(tǒng)充放電損耗；晚高峰期，由于儲能系統(tǒng)容量有限， 仍須以高價從大電網(wǎng)購電，但因移峰填谷后負(fù)荷峰值明顯下降，且可控負(fù)荷參與調(diào)度得到補(bǔ)貼，經(jīng)濟(jì)系數(shù)提高。運(yùn)行成本為4 492 元。

情景三：以用電優(yōu)質(zhì)系數(shù)和微網(wǎng)運(yùn)行經(jīng)濟(jì)性為目標(biāo)優(yōu)化，采用PVP&LS 分段混合調(diào)度策略。

調(diào)度結(jié)果如圖6 所示。

圖6 PVP&LS 分段混合調(diào)度負(fù)荷曲線圖Fig.6 PVP & LS mixed scheduling load curve

由圖6 可知， 情景三的晚高峰負(fù)荷峰值為91.09 kW，比情景二的98.27 kW 減少了7.18 kW。因晚高峰期須從大電網(wǎng)大量購電，所以情景三的晚間購電成本較情景二降低，但峰谷差率大于情景二。 考慮到變壓器容量及大電網(wǎng)交互問題，優(yōu)化后負(fù)荷曲線在光伏出力高峰期明顯貼近，但未完全重合，光伏利用率明顯增大，符合國家電網(wǎng)要求，且儲能系統(tǒng)的配置需求小，節(jié)省部分充放電損耗費(fèi)用。 優(yōu)化后，翌日負(fù)荷峰值由120.16 kW下降到109.56 kW；負(fù)荷谷值由41.47 kW 提升至49.09 kW。情景三的舒適系數(shù)相比情景一下降，但補(bǔ)貼增多，用電優(yōu)質(zhì)系數(shù)增加，運(yùn)行成本為4 386元。

優(yōu)化后各微源出力情況如圖7 所示。

圖7 各微源出力曲線Fig.7 Output curve of each micro source

在PVP 策略階段由于大量光伏出力滿足負(fù)荷需求，且在峰時段內(nèi)售電電價高，與大電網(wǎng)交互具有良好的經(jīng)濟(jì)性，所以該策略時段明顯減少了儲能系統(tǒng)充放電損耗。 柴油機(jī)以較低功率40 kW 穩(wěn)定輸出， 其他時刻出力以負(fù)荷量及發(fā)電成本計(jì)算。 因需求側(cè)參與響應(yīng)，原用電低谷期負(fù)荷量增加，須向大電網(wǎng)以低價購電。

各情景優(yōu)化結(jié)果對比如表3 所示。

表3 各情景優(yōu)化結(jié)果對比Table 3 Comparison of optimization results in various scenarios

綜上所述，情景一的舒適系數(shù)最高，情景三因負(fù)荷轉(zhuǎn)移較多，舒適系數(shù)有所下降；情景二的峰谷差率最低；情景三因PVP 策略階段轉(zhuǎn)入大量負(fù)荷，峰谷差率較情景二提升，但仍低于情景一。 情景三的用電優(yōu)質(zhì)系數(shù)最高， 且總運(yùn)行成本和棄光率最低，明顯優(yōu)于其他情景。可見，PVP&LS 分段混合調(diào)度策略能夠顯著提高微網(wǎng)經(jīng)濟(jì)性和用戶效益。

5 結(jié)論

本文提出一種考慮用電優(yōu)質(zhì)系數(shù)的PVP&LS分段混合調(diào)度策略， 適用于考慮需求側(cè)響應(yīng)的大量光伏接入的并網(wǎng)型微電網(wǎng)。 經(jīng)自適應(yīng)遺傳算法驗(yàn)證該策略，主要結(jié)論如下：①PVP&LS 分段混合調(diào)度策略既能充分利用光伏發(fā)電， 明顯降低棄光率，減少儲能裝置的配備及微網(wǎng)運(yùn)行費(fèi)用；又能通過對可控負(fù)荷的調(diào)整， 平衡早、 晚用電高峰期功率，明顯減小負(fù)荷峰谷差。相比于目前通用的移峰填谷調(diào)度策略， 本文在提高光伏消納率和微網(wǎng)運(yùn)行經(jīng)濟(jì)性方面有明顯優(yōu)勢。 ②包含用電優(yōu)質(zhì)系數(shù)的優(yōu)化目標(biāo)， 可以在促進(jìn)用戶積極參與需求側(cè)響應(yīng)的同時， 避免因系統(tǒng)過度追求運(yùn)行經(jīng)濟(jì)性而忽視用電感受的弊端。利于推廣需求側(cè)響應(yīng)，從而促進(jìn)微電網(wǎng)需求側(cè)的管理與發(fā)展，形成良性循環(huán)。